Понижение за эффективность

Недавно в моего бота пришёл такой запрос:

Ситуация: После внедрения ИИ один из сотрудников выполняет работу намного быстрее остальных.Он честно признается, что большую часть задач делает с помощью нейросетей.Коллеги считают это "читерством" и требуют пересмотреть систему оценки эффективности.Вопрос: Стоит ли менять KPI и систему оценки сотрудников в эпоху ИИ?

Подумал, что это хорошая тема для отдельного поста.

История, когда сотрудник стал работать заметно быстрее благодаря ИИ, — это не повод пересматривать его результаты в худшую сторону. Наоборот, я бы присмотрелся к такому человеку как к кандидату на повышение или переводу в подразделение, которое занимается развитием процессов и внедрением новых инструментов. Если сотрудник научился делать работу эффективнее, его опыт должен масштабироваться на всю компанию.

При этом важно понимать, что эффективность возникла не потому, что за него все делает нейросеть. Она появилась потому, что сотрудник научился использовать ИИ как инструмент. Конечные решения, проверка результата и ответственность по-прежнему остаются за человеком. Это принципиальная разница.

Сегодня я часто наблюдаю обратную ситуацию. Казалось бы, молодые специалисты 23–25 лет должны первыми осваивать нейросети, но на практике многие начинают пользоваться ими только после того, как руководитель покажет конкретный пример и встроит инструмент в рабочий процесс. Само по себе новое поколение не гарантирует готовности к изменениям.

Что касается KPI, то пересматривать их действительно стоит. Но не для сотрудника, который нашел более эффективный способ работать, а для тех, кто продолжает игнорировать современные инструменты и тем самым снижает общую производительность компании. Один из вариантов — постепенно повышать планку таким образом, чтобы достигать целевых показателей без автоматизации становилось крайне сложно.

Однако здесь есть важная оговорка. Внедрение ИИ требует не меньшего, а большего внимания руководителя к качеству результата. У многих возникает соблазн переложить мышление на «волшебную кнопку». На практике это заканчивается одинаково: сначала производительность резко растет, а затем компания сталкивается с серьезными ошибками. Во всех известных мне случаях, когда нейросетям полностью делегировали принятие решений без человеческого контроля, итогом становились крупные провалы. Поэтому выигрывает не тот, кто больше использует ИИ, а тот, кто умеет грамотно сочетать скорость автоматизации с профессиональной ответственностью человека.

Если вам близка тема управления, в моем телеграм-канале «Лайфхаки управленца» я делюсь опытом и советами, которые накопились за 20 лет работы на руководящих позициях. Можете заглянуть — уверен, что найдете что-то полезное для себя.